基于pycharts的白蛇2影评分析

原创

已于 2023-02-04 22:47:38 修改 · 599 阅读

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文章标签：

#python #数据分析 #信息可视化

于 2023-02-04 21:52:04 首次发布

文章通过Pyecharts对《白蛇2：青蛇劫起》的影评数据进行了分析，包括评分分布、每日评论量、每小时评论量、一周各天评论量等，数据显示观众对电影评价高，尤其以五星好评为主，且评论集中在工作日下午和晚上。此外，文章还展示了角色热度和观众地域分布情况。

电影简介

2021年7月23日，白蛇2：青蛇劫起在大陆上映，主要讲述南宋末年，小白为救许仙水漫金山，终被法海压在雷峰塔下。小青则意外被法海打入诡异的修罗城幻境。几次危机中小青被神秘蒙面少年所救，小青带着出去救出小白的执念历经劫难与成长，同蒙面少年一起寻找离开办法的故事。

import pandas as pd
# from PIL import Image
from collections import Counter
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.charts import Calendar
# from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.commons.utils import JsCode
from pyecharts.globals import ThemeType,SymbolType,ChartType

df = pd.read_excel("./白蛇2.xlsx")

数据大小

df.shape

一共有20584条影评数据，数据时间分布2021-8-01至2021-08-31。

查看索引、数据类型和内存信息

df.info()

用户名存在一条缺失，其他各列数据完整，用“未知”填充空值：

df['用户名'].fillna('未知', inplace=True)

Pyecharts数据可视化

# 线性渐变
color_js = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 1, 0,
    [{offset: 0, color: '#009ad6'}, {offset: 1, color: '#ed1941'}], false)"""

df_star = df.groupby('评分')['评论'].count()
df_star = df_star.sort_values(ascending=True)
x_data = [str(i) for i in list(df_star.index)]
y_data = df_star.values.tolist()
b1 = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(
                width="1000px",height="600px",
                bg_color="white",     # 默认主题风格，或 "Theme-default" 或 不要此参数，均为默认风格
                # theme=p_theme   # 图表主题
            )
)
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('',y_data,itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_js)))
    .reversal_axis()
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))    
    .set_global_opts(
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='评分等级'),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='人/次'),
        title_opts=opts.TitleOpts(title='评分等级分布',pos_left='45%',pos_top="5%"),
    )
    
)

b1.render_notebook()

结论：5.0的评分占比达到了56%，超过了半数观众打出了五星好评，四星以上好评更是达到了85%之多，看来大家对这部动漫还是高度认可的。

每日评论量

#每日评论量
# 设置样式
color_js = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 1, 0, 0,
    [{offset: 0, color: '#009ad6'}, {offset: 1, color: '#ed1941'}], false)"""

df['评论时间'] = pd.to_datetim

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